AI 中的蒙特卡洛推理（Monte Carlo reasoning）指的是一类使用随机抽样来近似计算上难以精确解决或无法解决的问题的算法。这些方法依赖于生成许多随机场景，模拟结果，并汇总结果以估计概率、优化决策或建模复杂系统。核心思想是用统计近似代替确定性计算，这使得解决传统方法失效的高维或随机问题变得可行。例如，在一个有大量可能移动的游戏中，蒙特卡洛方法不是穷尽地评估每个选项，而是可能模拟数千条随机的游戏路径来估计从给定位置获胜的可能性。
蒙特卡洛推理的一个关键应用是强化学习，特别是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）。MCTS 用于围棋或国际象棋等游戏，通过随机模拟来构建决策树，探索有前景的移动。例如，AlphaGo 就使用了 MCTS，通过模拟从每个潜在移动开始的数千场随机游戏来评估棋盘位置，从而逐步优化其策略。另一个例子是贝叶斯网络中的概率推理，对于大型网络来说，精确计算概率变得难以处理。蒙特卡洛方法，如马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC），不是直接计算概率，而是从网络的分布中生成样本来近似边缘概率。这在医疗诊断系统等任务中非常有用，其中变量（如症状、疾病）之间存在不确定性关联。
蒙特卡洛方法的优点包括处理复杂、噪声环境的灵活性以及在高维问题上的可扩展性。由于它们依赖于抽样，因此易于并行化，可将模拟分布到多个处理器上。然而，其精度在很大程度上取决于样本数量：样本太少会导致高方差或有偏差的估计，而样本太多则会增加计算成本。例如，一个使用蒙特卡洛定位来跟踪其在房间中位置的机器人，可能需要数千个粒子滤波器（样本）才能精确收敛，这在资源受限的硬件上可能会很慢。尽管存在这些权衡，蒙特卡洛推理仍然是 AI 解决涉及不确定性、优化和动态系统问题的重要基石，在精度和计算可行性之间提供了实用的平衡。